کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6864721 1439550 2018 12 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Gaussian derivative models and ensemble extreme learning machine for texture image classification
ترجمه فارسی عنوان
مدل های مشتق گاوشی و دستگاه یادگیری افراطی برای طبقه بندی تصویر بافت
کلمات کلیدی
مدل مشتق گاوشی، دستگاه یادگیری شدید مجموعه ای از دستگاه یادگیری افراطی، طبقه بندی بافت، فیلتر گابور،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose an innovative classification method which combines texture features of images filtered by Gaussian derivative models with extreme learning machine (ELM). In the texture image classification, feature extraction is a very crucial step. Thusly, we use linear filters consisting of two Gaussian derivative models, difference of Gaussian (DOG) and difference of offset Gaussian (DOOG), to detect texture information of images. Besides, ensemble extreme learning machine (E2LM) is proposed to reduce the randomness of original ELM and used as the classifier in this paper. We evaluate the performance of both the texture features and the classifier E2LM by using three datasets: Brodatz album, VisTex database and Berkeley image segmentation database. Experimental results indicate that Gaussian derivative models are superior to Gabor filters, and E2LM outperforms the support vector machine (SVM) and ELM in classification accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 277, 14 February 2018, Pages 53-64
نویسندگان
, , , , , , , ,